Modellmedvetenhet

Modellmedvetenhet är medvetenheten om att kunskap och beslut ofta bygger på modeller—förenklade representationer av verkligheten som kan vara mentala, matematiska eller beräkningsbaserade. Den innebär att modellen är en förenkling byggd på antaganden, data och syfte, och att olika modeller kan ge olika insikter om samma fenomen.

Nyckelaspekter är förståelsen av vilka antaganden modellen bygger på, dess begränsningar och giltighetsområde. Den innefattar också medvetenhet om osäkerhet i resultat, risk för bias i data och hur modellval påverkar tolkning och beslut.

Modellmedvetenhet är relevant inom utbildning, statistik, ekonomi, naturvetenskap, teknik, klimatforskning och offentlig policy. Inom AI kopplas den till tolkbarhet, transparens och ansvarstagande när modeller används för beslut och kommunikation.

Metoder för att främja modellmedvetenhet inkluderar dokumentation av antaganden och dataflöden, validering, känslighetsanalys, scenarier och tydlig kommunikation av osäkerheter. Delaktig modellering och kontinuerlig granskning stärker förståelsen för vad modellen kan och inte kan säga.

Exempel: linjära regressionsmodeller bygger på antaganden om linjäritet och oberoende fel, medan klimatmodeller kräver parametrisering av komplexa processer och uttrycker osäkerhet i resultat. Modellmedvetenhet uppmuntrar kritisk granskning av verktygens anspråk.